提出了一种基于不满意度的网络安全模型, 主要功能是帮助用户在网络环境中正确地选择交易对象, 屏蔽恶意节点, 基于不满意度（degree of dissatisfaction, DoD）对交易节点进行分类控制。节点的不满意度定义为该节点属于恶意节点集的概率。a）使用粗糙集(rough set)模块与Bayesian学习器计算节点的不满意度, 依据节点的交易历史记录计算节点的本地不满意度（local DoD, LDoD）, 依据反馈推荐意见计算推荐不满意度（recommended DoD, RDoD）, 基于不满意度将节点划分为可信任节点、陌生节点、恶意节点等不同的类型; b）基于推荐意见的信息熵